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申请/专利权人：燕山大学;唐山惠唐物联科技有限公司;河钢集团有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的板坯实时检测及宏跟踪方法，属于连铸生产过程信息化领域，包括：结合现场辊道实际，分区段安装若干个摄像头拍摄整个辊道；采集连铸板坯传输线运行图像，并进行板坯、天车的标注；使用标注的数据集训练改进YOLOV5模型得到用于板坯检测的优化模型；用板坯检测模型对现场辊道上的各板坯进行实时检测，并将板坯检测结果配合多目标跟踪算法生成各板坯的跟踪ID；将板坯调度系统中的板坯号与该跟踪ID进行匹配，实现板坯在全部摄像头下的实时检测及宏跟踪，并能识别板坯的上下线。本发明能够实现连铸板坯在辊道上的实时检测和宏跟踪，解决板坯运动过程中信息丢失等问题，为连铸连轧高效生产奠定了坚实基础。

主权项：1.一种基于深度学习的板坯实时检测及宏跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，结合现场连铸区传输辊道实际，分区段安装若干个摄像头实时拍摄整个辊道，并保证相邻摄像头的拍摄区域不重叠；步骤2，完成各摄像头下连铸板坯传输线运行图像数据集的采集，并对每个摄像头的图像分别进行板坯、天车、夹取板坯天车的标注；步骤3，分别使用每个摄像头的数据集进行改进YOLOV5模型的训练，得到模型的最优权重，进而将优化后的各改进YOLOV5模型作为各摄像头下的板坯检测优化模型；引入空间和通道注意力模块对YOLOV5算法的主干网络进行改进，完成板坯特征的提取；引入多尺度特征融合网络对YOLOV5算法的特征金字塔网络进行改进，使提取的多尺度特征能够有效融合；步骤4，使用板坯检测优化模型检测当前帧现场图像中辊道上的各板坯信息，然后将当前帧的板坯检测结果配合多目标跟踪算法，与前1帧的板坯检测结果进行对比，更新记录各板坯的跟踪ID信息；当板坯从某一摄像头拍摄区域运动到下一摄像头拍摄区域时，实现同一板坯在跨摄像头区域时的跟踪ID保持不变；步骤5，将板坯调度系统中的板坯信息与步骤4中的各板坯跟踪ID进行匹配，当板坯调度系统发送板坯上线、下线指令时，板坯实时检测及宏跟踪系统能够识别板坯在辊道上的上线、下线操作，及时增删ID。

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